LiDAR point cloud simplification algorithm with fuzzy encoding-decoding mechanism
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With the explosive growth in the density of acquired point cloud data, point cloud processing tasks will face tremendous challenges. LiDAR point cloud simplification is a key phase in addressing this issue, which effectively promotes the development of LiDAR technology in many engineering fields. In this study, an innovative point cloud simplification algorithm with the fuzzy encoding-decoding mechanism is proposed. In the developed scheme, an approach for curvature estimation is first designed on the basis of the k-neighbor searching and principal component analysis. Then, a collection of feature point sets is set up with the ordered curvatures. Subsequently, a Fuzzy C-Means clustering based encoding mechanism is employed to capture the level point cloud structures in depth and establish a reasonable and streamlined strategy for point clouds. Each feature point set and non-feature point set are encoded into a prototype matrix and a partition (membership) matrix. The membership degree of each feature point to its prototype becomes the basis for the simplification strategy. Finally, the simplification result of the point cloud is formed through merging the simplification results of all subsets. The method proposed in this study effectively preserves the point cloud features and ensures a uniform distribution of the simplified point cloud. A comparative analysis of the point cloud simplification is conducted. The experimental results demonstrate that the developed algorithm outperformed other point cloud simplification algorithms.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle